In een fieldlab in Tilburg heeft een groep bedrijven en kennisinstellingen onderzocht hoe computers kunnen helpen om abnormale bewegingen op straat te signaleren. Een verslag van de bevindingen.
Op 11 maart jongstleden organiseerde het Dutch Institute for Technology, Safety & Security (DITSS) een seminar rond videocontentanalyse voor slimmer cameratoezicht. Aanleiding was een door de gemeente Tilburg gefinancierd DITSS-fieldlab over het gebruik van camerabeelden als onderdeel van big data-analyses en met name anomaliedetectie. Anomaliedetectie is het signaleren van abnormale (mogelijk criminele of agressieve) bewegingen, die via camera’s in een stad worden doorgestuurd naar een uitkijkpost of meldkamer. Cameratoezicht is niet eenvoudig en afhankelijk van de alertheid en oplettendheid van de observator. Deze kijkt voortdurend op meerdere schermen naar vaak honderden camerabeelden en zal afwijkende situaties of bewegingen geregeld missen.
Het fieldlabteam heeft onderzocht wat de mogelijkheden zijn van (vroegtijdige) computerondersteunde anomaliedetectie. Of een gebeurtenis of patroon abnormaal is, hangt sterk af van de context. Wanneer vreemd geklede buitenlanders onder aanvoering van een man met een baard door de straat rennen en met objecten naar mensen gooien, dan lijkt er sprake te zijn van een anomalie, tenzij het de intocht van Sinterklaas betreft. Computers beschikken niet over kennis van de context, mensen wel. Op hun beurt moeten mensen hun meerdere erkennen in computers als het gaat om de omgang met grote hoeveelheden data.
This article is exclusively available to premium members of Bits&Chips. Already a premium member? Please log in. Not yet a premium member? Become one for just €20 for the first year and enjoy all the benefits.
